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Los Anuncios de AWS relacionados con la Inteligencia Artificial (Re:Invent 2019)

Los Anuncios de AWS relacionados con la Inteligencia Artificial (Re:Invent 2019)
Samir Estefan

Al comienzo de la semana escribí sobre varias compañías que ya utilizan algoritmos de machine learning y tecnologías asociadas a la Inteligencia Artificial y que presentaron sus proyectos en el marco del Re:Invent 2019 de Amazon Web Services en las Vegas la semana pasada.

Y luego de publicar el artículo un amigo me escribió y me preguntó si AWS había anunciado algo en relación con el tema durante el evento. La respuesta es: CLARO!! Anunció un resto de cosas y tiene, hoy por hoy, el portafolio más completo de capacidades de Machine Learning del mercado.

AWS tiene una página con el detalle de todos los anuncios del evento, que puede consultar siguiendo este link. Pero si quiere un buen resumen, de los anuncios relacionados con inteligencia artificial que más me llamaron la atención a mí, aquí están:

Para Bancos y Comercios….

Amazon Fraud Detector es un nuevo servicio – por ahora en preview- que automatiza y simplifica la detección de transacciones fraudulentas. 

Los usuarios pueden crear sus modelos de detección y el algoritmo utilizará la inmensa experiencia de Amazon en temas de detección de fraude para alimentar el modelo con información real. 

Para el Sector Salud….

Amazon Transcribe Medical es un algoritmo de reconocimiento de voz específicamente diseñado para ambientes médicos y con el cual los doctores y enfermeras pueden incorporar mecanismos de dictado a los procesos de documentación de procesos médicos. 

Todo de forma confidencial y segura, cumpliendo con las restricciones impuestas por el Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) que regula el manejo de records de pacientes en los Estados Unidos. 

Para los Desarrolladores….

El anuncio de Amazon CodeGuru emocionó a más de uno de los asistentes al Re:Invent 2019. Un algoritmo inteligente que automatiza el proceso de revisión del código de los desarrollos que realizan miles de desarrolladores para programas, aplicaciones, interfaces y demás y que genera no sólo alertas de temas relacionados con el performance de ciertos comandos (o estructuras de instrucciones), que propone recomendaciones para mejorar el código.

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Y con SageMaker (y SageMaker Studio, SageMaker Model Monitor, SageMaker Autopilot, SageMaker Debuger, etc) los desarrolladores ahora pueden crear, organizar, hacerles seguimiento, mejorar, hacer deployment y optimizar los modelos de machine learning que creen para sus negocios de una manera más lógica y sencilla.

Machine Learning para Todos….

Y para terminar déjeme hablarle del enfoque de AWS para enseñarle a cualquiera acerca de Machine Learning. Es un enfoque algo didáctico pero creo que muy efectivo. Y permite a los interesados aprender diferentes métodos de entrenamiento de modelos y algoritmos de autoaprendizaje como los asociados al Machine Learning.

Hace un par de años Amazon lanzó el DeepRacer (lo puede comprar en Amazon, si quiere). Es un carrito como de esos de control remoto pero que en realidad se programa bajo un método llamado Reinforcement Learning y que, en este caso, utiliza 2 cámaras para aprender a andar por dentro de un circuito y evitar obstáculos.

El DeepRacer Challenge es una competencia mundial para desarrolladores de la plataforma que utiliza los DeepRacers para medir quién puede competir un circuito de la manera más rápida posible. El año pasado, en su primer sesión, el campeón completó el circuito en 50 segundos. Este año, la persona que ganó lo hizo en 10. 10 segundos. Es una mejora de 8x en tan sólo 12 meses!

En el marco del Re:Invent 2019, AWS lanzó un nuevo modelo del DeepRacer que incorpora, además de las cámaras, nuevos sensores como un sensor LIDAR (el que usan los carros autónomos para medir distancias y objetos) y algunas mejoras en procesamiento.

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La idea es que los desarrolladores puedan seguir utilizando la plataforma, en un modelo lúdico, para seguir entrenando su modelos predictivos e incorporando nuevos sensores para que este se alimente de información.

Y además lanzó el DeepComposer, un teclado más un servicio de Machine Learning en la nube que permite a los usuarios crear una melodía musical y que el algoritmo cree para esa tonada melodías que la acompañen.

Lo interesante es que este algoritmo utiliza un mecanismo de adiestramiento diferente al del DeepRacer. Un modelo llamado Generative AI que utiliza 2 redes “adversarias” que compiten entre sí en un esquema denominado GAN (generative adversarial network) para enseñarse la una a la otra.

Es un juguete. Si. Si pero es una herramienta para que cualquiera pueda comenzar a aprender sobre este método de aprendizaje y sobre Machine Learning.

Como ven, hubo Machine Learning para todos y cada día será más común que profesionales y amateurs, grandes y chicos, incorporen este tipo de tecnologías en sus aplicaciones, soluciones y desarrollos.